Visualisations pour les Montres Intelligentes et les Trackers de Fitness

Autor: Islam, Mohammad Alaul
Přispěvatelé: Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Analysis and Visualization (AVIZ), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Interaction avec l'Humain (IaH), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Saclay, Petra Isenberg
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Computer science. Université Paris-Saclay, 2023. English. ⟨NNT : 2023UPASG018⟩
Popis: This thesis covers research on how to design and use micro-visualizations for pervasive and mobile data exploration on smartwatches and fitness trackers. People increasingly wear smartwatches that can track and show a wide variety of data. My work is motivated by the potential benefits of data visualizations on small mobile devices such as fitness monitoring armbands and smartwatches. I focus on situations in which visualizations support dedicated data-related tasks on interactive smartwatches. My main research goal in this space is to understand more broadly how to design small-scale visualizations for fitness trackers. Here, I explore: (i) design constraints in the small space through an ideation workshop; (ii) what kind of visualizations people currently see on their watch faces; (iii) a design review and design space of small-scale visualizations; (iv) and readability of micro-visualizations considering the impact of size and aspect ratio in the context of sleep tracking. The main findings of the thesis are, first, a set of data needs concerning a sightseeing usage context in which these data needs were met with a wealth of dedicated visualization designs that go beyond those commonly seen on watch displays. Second, a predominant display of health & fitness data, with icons accompanying the text being the most frequent representation type on current smartwatch faces. Third, a design space for smartwatch face visualizations which highlights the most important considerations for new data displays for smartwatch faces and other small displays. Last, in the context of sleep tracking, we saw that people performed simple tasks effectively, even with complex visualization, on both smartwatch and fitness band displays; but more complex tasks benefited from the larger smartwatch size. Finally, I point out important open opportunities for future smartwatch visualization research, such as scalability (e.g., more data, smaller size, and more visualizations), the role of context and wearer's movement, smartwatch display types, and interactivity. In summary, this thesis contributes to the understanding of visualizations on smartwatches and highlights open opportunities for smartwatch visualization research.; Cette thèse porte sur la recherche sur la conception et l'utilisation de micro-visualisations pour l'exploration de données mobiles et pervasives sur des smartwatches et des trackers de fitness. Les gens portent de plus en plus de smartwatches qui peuvent suivre et afficher une grande variété de données. Mon travail est motivé par les avantages potentiels des visualisations de données sur les petits appareils mobiles tels que les brassards de suivi de la condition physique et les smartwatches. Je me concentre sur les situations dans lesquelles les visualisations soutiennent des tâches spécifiques liées aux données sur des smartwatches interactives. Mon principal objectif de recherche dans ce domaine est de comprendre plus largement comment concevoir des visualisations à petite échelle pour les trackers de fitness. Ici, j'explore : (i) les contraintes de conception dans le petit espace par le biais d'un atelier d'idéation ; (ii) le type de visualisations que les gens voient actuellement sur le visage de leur montre ; (iii) une revue de conception et l'espace de conception des visualisations à petite échelle ; (iv) et la lisibilité des micro-visualisations en considérant l'impact de la taille et du rapport d'aspect dans le contexte du suivi du sommeil. Les principaux résultats de la thèse sont, premièrement, un ensemble de besoins de données concernant un contexte d'utilisation touristique dans lequel ces besoins de données ont été satisfaits avec une richesse de conceptions de visualisation dédiées qui vont au-delà de celles couramment vues sur les affichages des montres. Deuxièmement, un affichage prédominant des données de santé et de forme physique, les icônes accompagnant le texte étant le type de représentation le plus fréquent sur les faces actuelles des smartwatchs. Troisièmement, un espace de conception pour les visualisations sur les faces de smartwatch qui met en évidence les considérations les plus importantes pour les nouveaux affichages de données sur les faces de smartwatch et autres petits écrans. Enfin, dans le contexte du suivi du sommeil, nous avons constaté que les gens effectuaient des tâches simples de manière efficace, même avec une visualisation complexe, à la fois sur les écrans de la smartwatch et du bracelet de fitness, mais que les tâches plus complexes bénéficiaient de la taille plus grande de la smartwatch. Dans la thèse, je souligne les opportunités ouvertes importantes pour les futures recherches sur la visualisation des smartwatchs, telles que l'évolutivité (par exemple, plus de données, une taille plus petite et plus de visualisations), le rôle du contexte et du mouvement du porteur, les types d'affichage des smartwatchs et l'interactivité. En résumé, cette thèse contribue à la compréhension des visualisations sur les smartwatches et met en évidence les opportunités ouvertes pour la recherche en visualisation sur les smartwatches.
Databáze: OpenAIRE
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